KR101480269B1 - Atsc 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법 - Google Patents

Atsc 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 스펙트럼 센싱 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 ATSC 디지털 방송 신호의 스펙트럼 상관밀도 함수를 구하고 이들의 확률적 분포를 이용하여 ATSC 디지털 방송 신호의 존재 여부를 검출하는 스펙트럼 상관 밀도 함수를 구하여 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법에 관한 것으로, ATSC 디지털방송 RF신호를 받아 스펙트럼 상관 밀도 함수를 계산하는 제1 단계와, 파일럿 위치에 대한 상태 변수를 추정하는 제2 단계와, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 추정하는 제3 단계와, 결정변수를 계산하는 제4 단계와, 결정변수를 문턱값과 비교하여 신호 존재여부를 결정하는 제5 단계로 구성되며, 종래의 알고리즘보다 성능이 우수하여 검출평균 성능이 기존 방법에 비하여 2~3dB 사이의 성능이 향상되는 효과가 있다.

Description

ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법{Spectrum sensing method based on probabilistic distribution of spectral correlation density for ATSC signal detection}
본 발명은 스펙트럼 센싱 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 ATSC 디지털 방송 신호의 스펙트럼 상관 밀도 함수를 구하고 이들의 확률적 분포를 이용하여 ATSC 디지털 방송 신호의 존재 여부를 검출하는 스펙트럼 센싱 방법에 관한 것이다.
무선인지 통신기술이라고 하면 통신이 이루어지고 있는 주변 상황을 감지하여 실시간으로 최적 통신 방식을 결정하는 기술을 말한다. 현재는 주로 주파수 사용 현황을 파악하여 유휴주파수 자원을 최적으로 활용하는 방향으로 되어 있다. 특히, 디지털TV 방송과 같이 인가를 받은 사용자가 있는 주파수 대역의 경우에는 방송 수신이 가능한 가장 약한 신호조차도 감지되면 통신이 허용되지 않게 된다. 또한 숨겨진 터미널 문제가 생길 위험을 감안하기 위해 실질적으로 매우 낮은 신호조차도 검출해 낼 수 있는 알고리즘이 필요한 실정이다.
현재 IEEE 802.22 표준화 기구에 제안된 알고리즘들 중 IEEE 802.22의 권고사항에 근접한 여러가지 알고리즘이 존재하지만, 계산량이 많고 단계가 복잡하며 최적의 성능을 보장할 수 없다는 문제점이 있었다.
대한민국 등록특허공보 제10-1133263호(2012.03.28)
상기와 같이 종래의 알고리즘보다 성능이 훨씬 뛰어난 스펙트럼 상관 밀도 함수 기반의 ATSC 디지털 방송 신호 검출용 스펙트럼 센싱 알고리즘을 제공하는 것을 목적으로 한다.
목적을 달성하기 위한 구성으로는 ATSC 디지털방송 RF신호를 받아 스펙트럼 상관 밀도 함수를 계산하는 제1 단계와, 파일럿 위치에 대한 상태 변수를 추정하는 제2 단계와, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 추정하는 제3 단계와, 결정변수를 계산하는 제4 단계와, 결정변수를 문턱값과 비교하여 신호 존재여부를 결정하는 제5 단계로 구성된다.
상기한 바와 같이, 종래의 알고리즘보다 성능이 우수하여 검출평균 성능이 기존 방법에 비하여 2~3dB 사이의 성능이 향상되는 효과가 있다.
도 1은 기존 발명인 ATSC 채널 검색을 위한 장치 및 방법의 대표도.
도 2는 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 순서도.
도 3은 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 구성요소인 제1 단계의 세부 순서도.
도 4는 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 구성요소인 제3 단계의 세부 순서도.
도 5는 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 구성요소인 제4 단계의 세부 순서도.
도 6은 기존 사이클로스테이션너리 센싱기법에 의한 신호검출 성능 분석표.
도 7은 본 발명인 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 성능 분석표.
본 발명은 ATSC 디지털 방송 신호검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법에 있어서, ATSC 디지털방송 RF신호를 받아 스펙트럼 상관 밀도 함수를 계산하는 제1 단계(S10);와, 파일럿 위치에 대한 상태 변수를 추정하는 제2 단계(S20);와, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 추정하는 제3 단계(S30);와, 상기 제3 단계(S30)에서 계산된 스펙트럼 상관 밀도 함수와 추정된 파일럿 위치에 대한 상태 변수, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 이용하여 결정변수를 계산하는 제4 단계(S40);와, 상기 제4 단계(S40)에서 계산된 결정변수를 문턱값과 비교하여 신호 존재여부를 결정하는 제5 단계(S50);로 구성되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럴 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법이다.
이하 첨부된 도면을 참고로 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 순서도로서, ATSC 디지털 방송 RF 신호를 받아 스펙트럼 상관 밀도 함수를 계산하는 제1 단계(S10)와, 파일럿 위치에 대한 상태 변수를 추정하는 제2 단계(S20)와, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 추정하는 제3 단계(S30)와, 계산된 스펙트럼 상관 밀도 함수와 추정된 파일럿 위치에 대한 상태 변수, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 이용하여 결정변수를 계산하는 제4 단계(S40)와, 계산된 결정변수를 문턱값과 비교하여 신호 존재여부를 결정하는 문턱값 테스트 제6 단계(S50)로 구성되어 있다.
상기 제1 단계(S10)를 자세히 보면 도 3과 같이 입력신호를 수신받는 제1-1 단계(S11)와, 상기 제1-1 단계(S11)에서 수신된 신호를 샘플하여 얻은 이산 신호를 보간법을 통해 신호 x[n]을 얻는 제1-2 단계(S12)와, 이 신호에 대해 고속 푸리에 변환(N-point FFT ((Fast Fourier Transform))값인 X[k]를 계산하는 제1-3 단계(S13)와, 상기 제1-3 단계(S13)의 X[k]로부터 스펙트럼 상관밀도함수 SX d[0] 를 계산하는 제 1-4 단계(S14)로 구성된다. 여기서 신호 x[n]에 대해 고속 푸리에 변환(N-point FFT ((Fast Fourier Transform))값인 X[k]를 얻는 상기 제1-3 단계(S13)은 아래의 <수학식 1>과 같이 계산되며, <수학식 1>에서 N은 1024, 2048로 설정된다.
Figure 112014108581855-pat00001
<수학식 1>
상기 제1-3 단계(S13)로부터 스펙트럼 상관밀도 함수를 계산하는 상기 제1-4 단계(S14)는 아래의 <수학식 2>와 같다.
Figure 112014108581855-pat00002
<수학식 2>
위의 <수학식 2>에서 M의 값은 통상적으로 5정도로 설정하며, d는 ATSC 파일럿 신호가 있다고 생각되는 주파수를 말한다. 신호를 검출하고자 하는 주파수 범위에 대해 d를 변화시켜가면서
Figure 112014108581855-pat00003
를 계산하게 된다.
상기 제2 단계(S20)는 파일럿 위치에 대한 상태 변수를 추정하는 단계로서, ATSC의 기준 신호들을 직접 관찰하여 그 확률 분포를 정규분포로 가정하여 그 주파수 상의 파일럿 위치 값의 평균과 분산을 구하는 단계이다. 이 단계에서 파일럿의 이산 주파수 영역상의 위치가 d일 확률을 pd로 계산한다.
상기 제3 단계(S30)을 자세히 보면 도 4와 같이 잡음만의 신호와 입력 신호에 대한 스펙트럼 상관 밀도 함수
Figure 112014108581855-pat00004
를 계산하는 제3-1 단계(S31)와,
상기 제3-1 단계(S31)에서 계산된 스펙트럼 상관 밀도 함수들로 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터
Figure 112014108581855-pat00005
를 형성하는 제3-2 단계(S32)와, 상기 제3-2 단계(S32)의 벡터로부터
Figure 112014108581855-pat00006
를
Figure 112014108581855-pat00007
의 실수부와 허수부라 하여 특정 주파수 d 주변의 2(2m+1)개의 변수들을 모아 놓은 벡터를 아래의 <수학식 3>을 통하여 형성하는 제3-3 단계(S33)와,
Figure 112014108581855-pat00008
<수학식3>
상기 제3-3 단계(S33)의 벡터로부터 평균 벡터
Figure 112014108581855-pat00009
와, 공분산 행렬
Figure 112014108581855-pat00010
를 구하는 제3-4 단계(S34)와, 상기 제3-4 단계(S34)의 공분산 행렬의 대각화하는 제3-5 단계(S35)와, 상기 제3-5 단계(S35)의 대각화를 통하여 직교행렬
Figure 112014108581855-pat00011
와 고유치
Figure 112014108581855-pat00012
를 계산하는 제3-6 단계(S36)로 구성된다. 상기 제3-4 단계(S34)의 공분산행렬
Figure 112014108581855-pat00013
는 아래의 <수학식 4로> 로 표현된다.
Figure 112014108581855-pat00014
<수학식 4>
상기 <수학식 4>의
Figure 112014108581855-pat00015
은 대각원소가
Figure 112014108581855-pat00016
인 대각행렬을 의미한다. 따라서 본 과정을 통해 신호가 있을 때의 직교행렬
Figure 112014108581855-pat00017
와 고유치
Figure 112014108581855-pat00018
와, 신호가 없고 잡음만 존재할 때의 직교행렬
Figure 112014108581855-pat00019
와 고유치
Figure 112014108581855-pat00020
를 생성하게 된다. 여기서
Figure 112014108581855-pat00021
값은 통상적으로 10정도의 값으로 설정한다.
상기 제4 단계(S40)를 자세히 보면 상기 제1-3 단계(S13)에서 계산된 스펙트럼 상관밀도 함수를 바탕으로 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터를 형성하는 제4-1 단계(S41)와, 상기 제4-1 단계(S41)에서 형성된 벡터로부터 특정 주파수 d 주변의 2(2m+1)개의 변수들을 모아 놓은 벡터를 상기 <수학식 3>을 통하여 형성하는 제4-2 단계(S42) 제4-2 단계(S42)와, 상기 제4-2단계(S42)에서 형성된 벡터와, 제3-6 단계(S36)에서 계산한 직교행렬
Figure 112014108581855-pat00022
와
Figure 112014108581855-pat00023
를 이용하여 확률변수 벡터와 평균벡터를 변환시키는 제4-3 단계(S43)와, 결정변수를 구하는 제4-4 단계(S44)로 구성된다.
상기 제4-3 단계(S43)의 벡터와 평균벡터를 변환시키는 방법은 다음과 같다.
Figure 112014108581855-pat00024
<수학식 5>
Figure 112014108581855-pat00025
<수학식 6>
Figure 112014108581855-pat00026
<수학식 7>
이후 결정변수를 계산하는 상기 제4-4 단계는 다음의 식과 같다.
Figure 112014108581855-pat00027
<수학식 8>
상기 <수학식 8>에서
Figure 112014108581855-pat00028
은
Figure 112014108581855-pat00029
의
Figure 112014108581855-pat00030
번째 성분을,
Figure 112014108581855-pat00031
은
Figure 112014108581855-pat00032
의
Figure 112014108581855-pat00033
번째 성분을 나타낸다.
상기 제5 단계(S50)는 계산된 결정변수를 문턱값과 비교하여 신호 존재여부를 결정하는 문턱값 테스트 단계로서, 상기 제4-4 단계에서 계산된 결정변수를 문턱값과 비교하여 결정변수의 값이 문턱값보다 크면 신호가 존재한다고 결정하고, 문턱값보다 작으면 신호가 존재하지 않는다고 결정한다.
도 6, 7은 기존 사이클로스테이션너리 센싱기법에 의한 신호검출 성능과 본 발명인 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 성능표로서, 본 발명의 효과를 검증하기 위해 ATSC 디지털 방송 신호 검출에 대한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존 사이틀로스테이션너리 센싱방법 중 스펙트럼의 분해능을 증가시키기 위해 신호를 스펙트럼 영역에서 이동시키는 방법을 사용한 신호 검출 성능을 도 6에 나타내었다. 12개의 ATSC 표준 테스트 신호에 대한 검출 평균 성능이 10%의 검출 오류를 보이는 SNR이 약 -24dB로 나타났다. 도 7은 본 발명의 방법을 적용한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법의 성능을 보여준다. 기존의 방법에 비해 2~3dB 사이의 성능 향상을 보여주고 있다.
본 발명은 특정의 실시 예 및 적용 예와 관련하여 도시 및 설명하였지만, 첨부된 특허청구범위에 의해 나타난 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 개조 및 변화가 가능 하다는 것을 당 업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 쉽게 알 수 있을 것이다.
S10. 제1 단계 S11. 제1-1 단계
S12. 제1-2 단계 S13. 제1-3 단계
S14. 제1-4 단계 S20. 제2 단계
S30. 제3 단계 S31. 제3-1 단계
S32. 제3-2 단계 S33. 제3-3 단계
S34. 제3-4 단계 S35. 제3-5 단계
S36. 제3-6 단계 S40. 제4 단계
S41. 제4-1 단계 S42. 제4-2 단계
S43. 제4-3 단계 S44. 제4-4 단계
S50. 제5 단계

Claims (9)

  1. ATSC 디지털 방송 신호의 파일럿 신호검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법에 있어서,
    ATSC 디지털방송 RF신호를 받아 스펙트럼 상관 밀도 함수를 계산하는 제1 단계(S10);와,
    파일럿 위치에 대한 상태 변수를 추정하는 제2 단계(S20);와,
    스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 추정하고 직교행렬과 고유치를 구하는 제3 단계(S30);와,
    상기 제3 단계(S30)에서 계산된 스펙트럼 상관 밀도 함수와 추정된 파일럿 위치에 대한 상태 변수, 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터의 확률분포를 이용하여 결정변수를 계산하는 제4 단계(S40);와,
    상기 제4 단계(S40)에서 계산된 결정변수를 문턱값과 비교하여 신호 존재여부를 결정하는 제5 단계(S50);로 구성되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 단계(S10)는 ATSC디지털방송 RF신호가 수신되는 제1-1단계(S11)와,상기 제1-1단계(S11)에서 수신된 신호를 샘플하여 얻은 이산 신호를 보간법을 통해 신호를 계산하는 제1-2단계(S12)와, 상기 제1-2단계(S12)에서 계산된 신호를 고속 푸리에 변환(FFT)하는 제1-3단계(S13)와, 상기 제1-3단계(S13)에서 변환된 신호로부터 스펙트럼 상관밀도 함수를 계산하는 제1-4단계(S14)로 구성되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 제1-3 단계(S13)의 고속 푸리에 변환 값인 X[k]는
    Figure 112014108581855-pat00034
    의 수학식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  4. 제2 항에 있어서,
    상기 제1-4 단계(S14)의 값인 스펙트럼 상관밀도 함수
    Figure 112014108581855-pat00035
    는
    Figure 112014108581855-pat00036
    의 수학식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제3 단계(S30)는 ATSC 디지털 방송 RF신호의 잡음만의 신호와 입력 신호에 대한 스펙트럼 상관밀도 함수를 계산하는 제3-1 단계(S31)와,
    상기 제3-1 단계(S31)에서 계산된 스펙트럼 상관 밀도 함수들로부터 스펙트럼 상관밀도 함수 벡터를 형성하는 제3-2 단계(S32)와,
    상기 제3-2 단계(S32)에서 형성된 벡터로부터 특정주파수 주변의 변수들을 모아놓은 벡터를 형성하는 제3-3 단계(S33)와,
    상기 제3-3 단계(S33)에서 형성된 벡터로부터 평균 벡터와 공분산 행렬을 구하는 제3-4 단계(S34)와,
    상기 제3-4 단계(S34)의 공분산 행렬을 대각화를 하는 제3-5 단계(S35)와,
    상기 제3-5 단계(S35)에서 대각화를 통한 직교행렬을 구하고 고유치를 계산하는 제3-6 단계(S36)로 구성되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 제3-3 단계(S33)의 주변 변수들을 모아 놓은 벡터는
    Figure 112014108581855-pat00037
    의 수학식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 제3-4 단계(S34)의 공분산 행렬
    Figure 112014108581855-pat00038
    는
    Figure 112014108581855-pat00039
    의 수학식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 제4 단계는 상기 제1 단계(S10)에서 계산된 스펙트럼 상관밀도 함수를 바탕으로 스펙트럼 상관 밀도 함수 벡터를 형성하는 제4-1 단계(S41)와, 상기 제4-1 단계(S41)의 함수 벡터로부터 특정주파수 주변의 변수들을 모아 놓은 벡터를 형성하는 제4-2 단계(S42)와, 상기 제4-2단계(S42)에서 형성된 벡터와, 제3 단계(S30)에서 계산한 직교행렬과 고유치을 이용하여 확률변수 벡터와 평균벡터를 변환시키는 제4-3 단계(S43)와, 상기 제4-3단계(S43)에서 변환한 확률변수 벡터와 평균벡터를 바탕으로 결정변수를 구하는 제4-4 단계(S44)로 구성되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제4-4 단계의 결정변수
    Figure 112014108581855-pat00040
    는
    Figure 112014108581855-pat00041
    의 수학식으로 계산되는 것을 특징으로 하는 ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럼 상관 밀도 함수의 확률적 분포를 이용하는 스펙트럼 센싱 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20120101463A (ko) * 2009-12-21 2012-09-13 톰슨 라이센싱 Ｆｍ 신호의 자기상관 기반 스펙트럼 센싱
US8396166B2 (en) * 2007-06-15 2013-03-12 Thomson Licensing Detection of signals containing sine-wave components through measurement of the power spectral density (PSD) and cyclic spectrum

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논문(2009.6.30) *
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